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自然语言处理
简介
查看课程
任务列表
第1任务: 向量化与独热编码
第2任务: 基于字典的one-hot实现
第3任务: 基于keras的one-hot表示
第4任务: 词袋模型
第5任务: TF-IDF
第6任务: Word2Vec模型概述
第7任务: Word2Vec模型训练
第8任务: Word2Vec模型应用
第9任务: Doc2Vec模型
第10任务: 背景与目标
第11任务: 数据读取
第12任务: 数据抽取
第13任务: 去除短信中的x序列
第14任务: jieba分词
第15任务: 去除停用词
第16任务: 数据预处理函数封装
第17任务: 垃圾短信的词频统计
第18任务: 词云图绘制
第19任务: 文本数据的向量化表达
第20任务: 获取训练样本的tf-idf权值向量
第21任务: 获取测试样本的tf-idf权值向量
第22任务: 模型训练及评价
第23任务: 小结
第24任务: 背景与挖掘目标
第25任务: 数据读取与探索
第26任务: 数据预处理
第27任务: 中文分词与去停用词
第28任务: 绘制各类别词云图
第29任务: 词向量提取
第30任务: 样本标签转换
第31任务: 模型构建
第32任务: 模型评估
第33任务: 训练过程可视化
第34任务: 小结
第35任务: 背景与挖掘目标
第36任务: 数据介绍
第37任务: 数据预处理方法介绍
第38任务: 数据读取
第39任务: 使用机器学习进行预处理
第40任务: 机器学习模型原理介绍
第41任务: 模型评估方法介绍
第42任务: 构建一个机器学习模型
第43任务: 构建多个机器学习模型
第44任务: 深度学习模型原理介绍
第45任务: 使用深度学习进行预处理
第46任务: 构建MLP模型
第47任务: 构建TextCNN模型
第48任务: 构建LSTM模型
第49任务: 预测测试集
第50任务: 计算BI指数
第51任务: 绘制关系图
第52任务: 小结
第53任务: 概述
第54任务: 数据预处理流程梳理
第55任务: 自定义中英文预处理函数
第56任务: 自定义加载语料函数
第57任务: 自定义tokenizer函数并划分数据集
第58任务: 转换数据集
第59任务: 模型结构介绍
第60任务: 定义Encoder端
第61任务: 定义注意力层
第62任务: 定义Decoder端
第63任务: 定义优化器、损失函数、检查点
第64任务: 定义单步模型训练
第65任务: 模型训练
第66任务: 模型推理
第67任务: 注意力绘图及翻译
第68任务: 模型优化与小结
第69任务: 【下载】配套资料
学
习
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心
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张老师
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